Sprachen & Kulturforschung
Im Praxistest zeigen neuronale Übersetzungsmodelle starke Leistungen bei Alltags- und Techniksprache, mit stabiler Syntax und natürlicher Wortwahl. Unterschiede treten bei Fachterminologie, seltenen Sprachpaaren und idiomatischen Ausdrücken auf. Latenz, Kosten und Datenschutz variieren je nach Architektur. Feinabstimmung und Terminologie-Glossare verbessern Konsistenz, erfordern kuratierten Input.
Automatische Übersetzung erreicht beeindruckende Qualität, stößt jedoch an klare Grenzen. Mehrdeutigkeit, idiomatische Wendungen und kulturelle Nuancen führen zu Sinnverlust. Fachjargon und seltene Sprachpaare bleiben schwierig. Trainingsdaten bergen Bias-Risiken, während Datenschutz und Rechenkosten Herausforderungen schaffen. Menschliche Nachbearbeitung bleibt zentral.